买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115034374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210681923.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备是由尚大山;张握瑜;王少聪;李熠设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备，涉及机器学习及人工智能领域，开发记忆增强图网络模型实现图小样本学习功能，并采用存内计算架构进行硬件实现。方法包括：将编码器的参数进行初始化处理，将图数据集分为训练集和测试集；在训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的支持集，将支持集输入至控制器和编码器获得第一二值特征向量；将第一二值特征向量和第一二值特征向量对应的标签存储至外部记忆单元中；在训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的查询集，将查询集输入至控制器和编码器获得第二二值特征向量；基于第一二值特征向量和第二二值特征向量确定样本的预测类别，可以快速确定样本类别。

本发明授权一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图小样本学习的存内计算方法，其特征在于，应用于包括相互连接的控制器、编码器和外部记忆单元的记忆增强图网络中，所述方法包括： 将所述编码器的参数进行初始化处理，将图数据集分为训练集和测试集； 在所述训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的支持集，将所述支持集输入至所述控制器和所述编码器，获得第一二值特征向量； 将所述第一二值特征向量和所述第一二值特征向量对应的标签存储至所述外部记忆单元中； 在所述训练集中随机选取一个所述预设类别和所述预设数量的查询集，将所述查询集输入至所述控制器和所述编码器获得第二二值特征向量，包括： 在所述训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的所述支持集，将所述支持集输入至所述控制器，通过所述控制器的回声状态图网络利用随机矩阵，对所述图数据集进行特征提取，获得所述图数据集的节点特征，节点状态迭代过程在第t时间步下的第i个节点的特征表示为： ； ； 其中，表示第i个节点在t-1时间步的节点特征，表示第i个节点的输入信息，输入矩阵与节点状态相乘得到；表示第i个节点的邻居节点集合，输入矩阵和隐藏矩阵是随机矩阵，表示泄露率； 将所述节点特征输入至所述编码器，通过所述编码器的二值神经网络，将回声状态图网络输出的所述节点特征转化为所述二值特征向量，并存储到所述外部记忆单元中； 基于所述第一二值特征向量和所述第二二值特征向量确定样本的预测类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院微电子研究所，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区北土城西路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。